基于车载传感器和大数据算法的智能地铁轨道状态监测方法研究

2023年轨道交通控制与安全国家重点实验室开放性课题，2023-2024，在研项目。

项目开展基于车载传感器和大数据的地铁钢轨状态智能监测的方法研究，采用振噪融合的集成监测车载终端，通过多车厢部署同步监测，并借助智能算法实现基于车内振动与噪音信号的1）列车定位；2）异常事件捕捉，包括钢轨波磨、钢轨接头不平顺、列车抖车晃车等事件；3）列车振动和噪音向轨道状态反向映射关系的估计，从而实现列车及轨道病害问题的定位和预报。该项技术是一套轻量级、独立运作、非侵入式的智能车载检测技术，是解决轨道交通线路状态监测手段和测量数据匮乏的问题的一个创新的思路和方法。此外，本项目的开展为我国城市轨道交通列车振动与噪音治理提供基础数据参考，同时对系统运维管理的数字化和智能化起到了推动作用。